Цель данной работы заключается в применении возможностей генеративной нейросети Stable Diffusion для создания визуальных концептов в контексте дизайна интерьера. В частности, акцент будет сделан на разработку изображений в советском стиле. Поскольку я обучаюсь на направлении "Дизайн интерьера", то для меня было бы интересно разработать метод для генерации концептов, который позволит упростить и ускорить формирование общей картины проекта.
СОВЕТСКИЙ СТИЛЬ
Советский стиль в дизайне часто вызывает чувство ностальгии, поскольку он воплощает элементы эпохи, которые сегодня встречаются довольно редко. Однако благодаря цикличности моды, элементы этого стиля могут вновь стать актуальными.
ИЗОМЕТРИЯ КАК МЕТОД ВИЗУАЛИЗАЦИИ
Изометрия, как способ отображения объектов и пространства, представляет собой форму проекции, где сохраняются пропорции, и можно увидеть пространство в объеме. Этот подход идеально подходит для создания интерьеров, так как позволяет точно представить, как различные элементы — мебель, текстуры, декоративные акценты — взаимодействуют между собой в ограниченном пространстве. Используя нейросеть для генерации изометрических изображений, можно получить точные и детализированные концепты, которые помогут на ранних этапах разработки интерьера "примерить" различные дизайнерские решения и их комбинации.
ПРИМЕНЕНИЕ В ДИЗАЙНЕ ИНТЕРЬЕРА
Совмещение советского стиле в изометрии может привести к уникальным результатам в проектировании интерьера. Например, создание интерьера в духе советской эпохи с использованием современных технологий визуализации позволит воссоздать атмосферу прошлого в современных рамках. Изометрические изображения, в свою очередь, могут служить инструментом для точной деталировки всех элементов, от размещения мебели до декоративных объектов.
Таким образом, данная работа будет не только исследованием возможностей Stable Diffusion для генерации изображений в специфических стилях, но и практическим проектом, направленным на внедрение инновационных методов в сферу дизайна интерьера.
В первую очередь, загрузим нужные библиотеки и изображения в Colab
Далее посмотрим полученные изображения и создадим для них разметку
Проделаем ту же работу, но уже для другого набора изображений
Теперь можно запускать обучение модели
По завершении обучения, можно приступать к генерации изображений. Загрузим полученную модель в советском стиле
prompt = "photo collage in SOVIET style, bedroom" # @param
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=25).images[0] image
Попробуем сгенерировать спальную комнату. На сгенериованных изображениях прослеживается советский стиль, но присутствует много фотографий, попробуем убрать из промта «photo collage»
prompt = "SOVIET style, bedroom" # @param
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=25).images[0] image
Теперь на полученном изображении, нету большого количества фотографий, стиль сразу прослеживается и выглядит как надо
prompt = "photo collage in SOVIET style, kitchen" # @param
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=25).images[0] image
Перейдем к другой комнате, попробуем воссоздать кухню, вернем в промт «photo collage»
На удивление, модель не попыталась "завалить" кухню фотографиями, возможно, "photo collage" в промте влияет на комнаты, в которых модель считает, что фото будет уместно. Сейчас сгенерируем кухню без "photo collage"
prompt = "SOVIET style, kitchen" # @param
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=25).images[0] image
Получилось хорошее изображение в советском стиле. Модель правильно определила ряд поверхностей передав блики и отражение поверхности. Снова вернем «photo collage» и попробуем еще раз
prompt = "photo collage in SOVIET style, kitchen" # @param
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=25).images[0] image
Изображение вновь показывает отличную передачу советского стиля, но есть ощущение, что если использовать в промте "photo collage", появляется больше объектов, хоть и не фотографии как на примере со спальней, но это создает шум, поэтому опустим "photo collage" в последующий промтах.
